DeepEval ແມ່ນຫຍັງ
DeepEval ແມ່ນກອບວຽກປະເມີນຜົນແບບໂອເພນຊອດສຳລັບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ທີ່ພັດທະນາໂດຍ Confident AI ເຊິ່ງສຸມໃສ່ການກວດສອບການຢັ້ງຢືນຜົນໄດ້ຮັບຂອງແບບຈຳລອງຄ້າຍຄືກັບການທົດສອບໜ່ວຍງານ (unit tests). ຜ່ານຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ມີມາໃຫ້ເຊັ່ນ: ອາການຫຼອນ (hallucination), ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG ແລະ ປະສົມປະສານຢ່າງສົມບູນແບບກັບກອບວຽກການທົດສອບ pytest, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມພັດທະນາສາມາດກວດສອບຄຸນນະພາບຜົນໄດ້ຮັບຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI (Continuous Integration), ຮັບປະກັນວ່າແບບຈຳລອງຍັງคงຮັກສາລະດັບການປະຕິບັດງານທີ່ສູງຫຼັງຈາກການອັບເດດແຕ່ລະຄັ້ງ.
ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ໃນເວລາພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນທີ່ອີງໃສ່ LLM, ນັກພັດທະນາມັກຈະປະເຊີນກັບບັນຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ສະຖຽນລະພາບ, ຍາກທີ່ຈະວັດແທກຄຸນນະພາບ ແລະ ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດອາການຫຼອນ. DeepEval ແກ້ໄຂບັນຫາການກວດສອບດ້ວຍມືທີ່ໃຊ້ເວລາດົນ ແລະ ມີຄວາມລຳອຽງໂດຍຜ່ານຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນມາດຕະຖານ ແລະ ການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ RAG ຫຼື ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຄຳຕອບຂອງແຊັດບອດ, ເຄື່ອງມືນີ້ສາມາດໃຊ້ເພື່ອຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ປັບປຸງຄວາມສະຖຽນລະພາບ ແລະ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຫຼັງຈາກເປີດນຳໃຊ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ຕົວຊີ້ວັດກວດສອບອາການຫຼອນ
- ການປະເມີນຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG
- ການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຄຳຕອບ
- ການເຊື່ອມໂຍງການທົດສອບ pytest
- ຮອງຮັບທໍ່ສົ່ງການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (CI)
ຂໍ້ດີ
- ເປີດໃຫ້ໃຊ້ງານຟຣີ ແລະ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ
- ຮອງຮັບຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ມີມາໃຫ້ຫຼາກຫຼາຍ
- ງ່າຍຕໍ່ການເຊື່ອມໂຍງກັບຂະບວນການພັດທະນາที่มีຢູ່
ຂໍ້ເສຍ
- ຕ້ອງການປະສົບການພື້ນຖານດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ການທົດສອບ
- ການເພິ່ງພາອາໄສ API ພາຍນອກສຳລັບການປະເມີນຜົນອາດເຮັດໃຫ້ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ກວດສອບຄຸນນະພາບການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ການສ້າງຂອງລະບົບ RAG
- ທົດສອບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ LLM ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI/CD
- ຕິດຕາມ ແລະ ປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບຂອງແຊັດບອດ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືຄວບຄຸມຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນເວລາພັດທະນາ ແລະ ຮັກສາແອັບພລິເຄຊັນພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM).
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
DeepEval ໃຊ້ໄດ້ຟຣີບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, DeepEval ເປັນກອບວຽກປະເມີນຜົນແບບໂອເພນຊອດ, ນັກພັດທະສາມາດດາວໂຫລດ ແລະ ນຳໃຊ້ໃນໂຄງການໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ.
ມັນຮອງຮັບຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນໃດແດ່?
ມັນມີຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາພ້ອມໃຊ້ງານເຊັ່ນ: ອາການຫຼອນ, ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະ ຄວາມຊື່ສັດຂອງ RAG ເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການກວດສອບຄຸນນະພາບຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.
ວິທີການເຊື່ອມໂຍງມັນເຂົ້າໃນຂະບວນການພັດທະນາ?
ມັນສາມາດເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບ pytest, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດດຳເນີນການທົດສອບແບບຈຳລອງໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນທໍ່ສົ່ງ CI ໄດ້.
